原文：http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2012/04/01/2428695.html
为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。
◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。
考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话）
如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。
◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。
一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中；
不符合第二范式的例子:
表:学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分;
这个表明显说明了两个事务:学生信息, 课程信息;
存在问题:
数据冗余，每条记录都含有相同信息；
删除异常：删除所有学生成绩，就把课程信息全删除了；
插入异常：学生未选课，无法记录进数据库；
更新异常：调整课程学分，所有行都调整。
3．第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关) （也就是说不能有传到性）
第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。
比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段
◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。
考虑一个订单表【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。
其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。
在实际开发中最为常见的设计范式有三个：
1．第一范式(确保每列保持原子性)
第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。
第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分，那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储，这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式，如下表所示。
上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求，这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便，也提高了数据库的性能。
上面这张表设计有问题：
人物的居住地址是有多个的，应该属于一对多的关系，（参考：淘宝收货地址的管理）
2．第二范式(确保表中的每列都和主键相关)
第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
比如要设计一个订单信息表，因为订单中可能会有多种商品，所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键，如下表所示。
订单信息表
这样就产生一个问题：这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关，而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。
而如果把这个订单信息表进行拆分，把商品信息分离到另一个表中，把订单项目表也分离到另一个表中，就非常完美了。如下所示。
这样设计，在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息，使用商品编号到商品信息表中查询即可。
一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分
3．第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)
第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。
比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。
这样在查询订单信息的时候，就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录，也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容，减小了数据冗余。
1NF:字段不可分;
2NF:有主键，非主键字段依赖主键;
3NF:非主键字段不能相互依赖;
解释:
1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库;
2NF:唯一性 一个表只说明一个事物;
3NF:每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖;
不符合第一范式的例子(关系数据库中create不出这样的表)：
表:字段1, 字段2(字段2.1, 字段2.2), 字段3 ......
存在的问题: 因为设计不出这样的表, 所以没有问题;
不符合第二范式的例子:
表:学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分;
这个表明显说明了两个事务:学生信息, 课程信息;
存在问题:
数据冗余，每条记录都含有相同信息；
删除异常：删除所有学生成绩，就把课程信息全删除了；
插入异常：学生未选课，无法记录进数据库；
更新异常：调整课程学分，所有行都调整。
修正:
学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；
课程：Course(课程名称, 学分)；
选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。
满足第2范式只消除了插入异常。
不符合第三范式的例子:
学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院联系电话，关键字为单一关键字"学号";
存在依赖传递: (学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)
存在问题:
数据冗余:有重复值；
更新异常：有重复的冗余信息，修改时需要同时修改多条记录，否则会出现数据不一致的情况
删除异常
修正：
学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；
学院：(学院, 地点, 电话)。
作者：sunxing007